【摘要】：本文針對粗糙集理論常用的4種數(shù)據(jù)離散化方法,結(jié)合實例從離散化后變精度粗糙集模型下分類質(zhì)量、近似精度以及離散化后約簡變量集合與原始變量集的聚類相似度兩個方面進行了對比,得到了離散化方法可信度的一致性結(jié)論。而在屬性約簡集的確定上,將評價指標約簡視為多目標優(yōu)化問題,采用遺傳算法計算約簡,并引用包含度得到了最優(yōu)屬性約簡集。
[Abstract]:In this paper, four kinds of data discretization methods commonly used in rough set theory are discussed, and the classification quality of rough set model with variable precision after discretization is analyzed by an example. The approximate accuracy and the clustering similarity between the set of reduced variables and the original set of variables are compared, and the consistency of the reliability of the discretization method is obtained. In the determination of attribute reduction set, the evaluation index reduction is regarded as a multi-objective optimization problem. The genetic algorithm is used to calculate the reduction, and the optimal attribute reduction set is obtained by reference to the degree of inclusion.
【作者單位】： 邯鄲學(xué)院;
【基金】：邯鄲市科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計劃項目(1438201080-2) 河北省社會科學(xué)發(fā)展研究課題(2015031402) 河北省高等學(xué)校人文社會科學(xué)研究項目(SZ151162)
【分類號】：TP18

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本文編號：2321484